Amartya Ganguly
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
モーションキャプチャマニピュレーション触覚義手設計
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- 複数の携帯型モーションキャプチャデバイスのための相互作用空間最適化：キャプチャボリュームの拡大モーションキャプチャ2024/8/1
4台のLeap Motion Controllerをモンテカルロシミュレーションで最適配置し、手首・人差し指・親指の屈曲運動の追跡精度をマーカーベースシステムと比較検証した。
- 物体拡張アルゴリズム：光学マーカーから仮想物体運動と物体起因の相互作用レンチを計算するマニピュレーション2024/8/1
光学マーカー計測に仮想物体の運動と物体操作による関節トルクを付加する5段階アルゴリズムを提案し、ロボットハンド・アームで高精度に検証した。
- 腱駆動型ヒト型指の動的モデルの同定と検証マニピュレーション2024/8/1
腱駆動型のヒト型指について、剛体力学・結合行列・関節粘弾性・腱摩擦を含む動的モデルを定式化し、段階的な同定・検証手法と実験装置を提案した。3Dプリント指で実証し、屍体手指への応用も示唆する。
- OPENGRASP-LITE 1.0：柔軟リンク機構を備えた触覚人工ハンド触覚2024/8/1
柔軟リンク機構とMEMS気圧センサによる触覚センシングを統合した、オープンソースの軽量人工ハンドを開発した。6自由度の駆動で多様な把持が可能で、触覚人工ハンド研究のためのアクセシブルな基盤を提供する。
- 日常生活動作における上肢の機能的運動学的・動力学的要求：義手に必要な関節能力の提案義手設計2024/8/1
12名の被験者が24種類の日常生活動作を行った際の上肢関節の可動域・速度・トルクを計測し、義手設計に必要な関節能力のデータセットを提供した。また、このデータを用いて手首関節軸の最適化を行い、ピークパワーを22〜38%削減できることを示した。